JP2012022353A - 画像評価装置および画像評価プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画面に表示される画像として制作者が意図する優れた画像であるのか否かを評価する。
【解決手段】画像評価装置１は、オブジェクトの領域および重要度をパラメータで指定したWebページ（画像）を記述したHTML文書を作成するマークアップ文書作成手段１１と、HTMLファイルを読み込んで、レンダリングして表示装置Ｄに表示させると共に、埋め込まれているパラメータを抽出するマークアップ文書解析手段１４と、表示されたWebページにおいて領域および重要度を指定パラメータにて指定する領域重要度指定手段１５と、Webページから顕著性マップを算出する顕著性算出手段１３と、HTML文書のパラメータで示される領域毎に顕著性マップのマップ値を利用した評価値を算出する評価値算出手段１７と、評価値を重要度にて重み付けて合計することでWebページについての総合評価値を算出して表示装置Ｄに表示させる評価結果表示手段１８とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、制作者が優れた画像をデザインできるように支援する技術に係り、特に、Webページ等の画面に表示される画像を評価する技術に関する。

Web（world wide web）から情報を収集する機会が増え、情報を発信する側のホームページにおいては、そのデザインが、ユーザビリティや情報受容の点から重要となっている。しかしながら、そのデザインの優劣を評価する方法は確立されたものがなく、経験的に評価することが一般的である。

情報を発信する際に考慮しなければならない事項の１つは、テキストや画像など視覚的な表現によってなされる情報（以下、視覚情報という）が、容易に受容されているかであり、これらの視覚情報の視認性は、情報受容に大きな影響を与える。例えば、リンクをクリックしてから表示されるまである程度以上かかると、ユーザはそのページを見ない（8秒ルールor 3秒ルール）などとされるように、大量の情報の中から目的のものを抽出する作業には、一定の時間内に必要な情報が受容できるデザインが重要となっている。実際には、多様な情報が１ページに表示される例が多く、主要な項目の情報伝達が阻害されている可能性がある。デザイン時には、このような情報受容時の阻害要因を考慮し、主要項目の視認性を向上させる手段が望まれている。

制作されたホームページの視認性を評価する方法としては、ユーザビリティテスティングを行って調べるほか、ユーザビリティの専門家が経験的にその問題点を抽出する方法や、実際にホームページを利用しているユーザの視線を測定して注視点の分布や移動速度などから情報伝達に重要な領域へどの程度注意が向いているかで評価している例が多い（非特許文献１，２参照）。

また、Webページ等のデザインの優劣を評価するものではないが、従来、予めコンテンツのセグメンテーションを行うことなく、コンテンツを視線によって評価することができる画像評価装置が知られている（特許文献１参照）。

また、Webページ等のデザインの優劣を評価するものではないが、従来、例えばモニタに表示されたカメラ映像等の画像において、輝度、色、方位などの特徴量が周囲よりも目立つ箇所を示したマップ（顕著性マップ：Saliency Map）を算出するモデルが知られている（非特許文献３参照）。非特許文献３に開示された方法は、脳神経科学において研究されている人の視覚の機能に基づくもので、入力された視覚情報（シーン）に依存して瞬時に顕著性を判断する特性のボトムアップ（bottom-up）による注意の遷移を対象にしたものである。

ここで、顕著性とは、例えば、図７（ａ）に示すように、１６個の棒が４行４列で配置された画像を人間が見た場合、符号６０１で示す１つの棒が周囲よりも際立って見えることを言う。図７（ａ）に示す例の場合、画像における方位が特徴量となっている。同様に、例えば、図７（ｂ）に示す画像を人間が見た場合、符号６０２で示す１つの棒が周囲よりも際立って見える。この例の場合、画像における輝度や色が特徴量となっている。

なお、ボトムアップの対となるのは、記憶に基づいた判断など、意志力によって特定の領域に注意を向けるトップダウン（top-down）の注意である。また、非特許文献３に開示された顕著性マップ算出モデルを改良した同様のモデルが研究されてきている（非特許文献４，５参照）。

特開２００７−３１０４５４号公報

阪井誠、他４名、「WebTracer:視線を利用したWebユーザビリティ評価環境」、情報処理学会論文誌、2003年11月、第44巻、第11号、p.2575-2586 河▲崎▼宜史、「Webユーザビリティヘの取り組み」、IPSJ Magazine、Vol.44、No.2、February、2003、p.163-168 L. Itti et al., "A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.20, No.11, November 1998, p.1254-1259 O. Le Meur et al., "Predicting visual fixations on video based on low-level visual features", Vision Research, Vol.47, No.19, September 2007, p.2483-2498 N. D. B. Bruce et al., "Saliency，attention，and visual search: An information theoretic approach", Journal of Vision，Vol.9, No.3, article 5, March 2009, p.1-24

しかしながら、表示画面の画像のデザインは、経験的に評価されるか、または視線測定により評価されるため、Webページ等の制作者は、閲覧者に制作意図を正しく伝えることができるような優れたデザインを容易に判断することができない。

また、表示画面の画像のデザインの優劣を評価するために、例えば、Web利用中の視線を用いる場合に、その視線の測定が必要になる。そして、視線を測定する際には、眼球部を撮影するためのカメラを、頭部（ゴーグル、眼鏡、帽子の鍔など）に装着するか、Webを表示するモニタの下部、あるいはモニタの左右部に固定してなるべく頭部動作をしないようにして測定することが多い。この場合、ユーザに負担がかかるなど、自然な利用状況を再現できない可能性がある。

また、視線を測定する作業においては、眼球形状の個人差などに由来する誤差を補正するために事前にキャリブレーションを行う必要があるために作業が面倒となる。

さらに、利用時のユーザの視線には興味や事前知識の差異による個人差が生じると考えられるため、できる限り多様なユーザに対して視線を測定し、個人差の影響を平均化する必要がある。そのため、測定する側にも相応の労力が必要となり、コスト的な課題が存在する。例えば、特許文献１に記載の方法にて視線を実際に測定する場合、２０〜３０名程度の被験者の眼球運動（視線）を測定し、その分布を求めることで個人差の影響を平均化している。

また、表示画面の画像のデザインを評価する目的では顕著性マップは利用されておらず、どのように適用すれば、Webページ等の制作者が、閲覧者に制作意図を正しく伝えることができるような優れた画像のデザインを容易に判断することができるのか知られていない。

本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、画面に表示される画像のデザインを評価するための人的負担やコストを軽減して、制作者が意図する優れた画像であるのか否かを評価できる画像評価装置および画像評価プログラムを提供することを課題とする。

前記課題を解決するために、本発明の請求項１に記載の画像評価装置は、１または複数のオブジェクトが表示される画像内の所定の領域別の顕著性を評価するための評価値を算出することで当該画像を評価する画像評価装置であって、マークアップ文書作成手段と、マークアップ文書蓄積手段と、マークアップ文書解析手段と、領域重要度蓄積手段と、顕著性算出手段と、評価値算出手段と、評価結果表示手段と、を備えることとした。

かかる構成によれば、画像評価装置は、マークアップ文書作成手段によって、前記画像において１または複数のオブジェクトが表示される領域と、当該領域に対する重要度とをパラメータとしてそれぞれ指定し、当該画像を、前記各パラメータを含むマークアップ言語で記述したマークアップ文書ファイルを作成する。ここで、評価の対象である画像は、例えばWebページやデータ放送として表示装置の画面に呈示される画像である。また、マークアップ文書は、例えば、HTMLやBMLといったマークアップ言語で記述されている。また、領域とその重要度とをそれぞれ指定するためのパラメータは、マークアップ文書のタグによって設定することができる。そして、タグによって設定する際には、制作者が意図をもって目立たせたいと望んでいる領域を、パラメータで指定することができる。

そして、画像評価装置は、マークアップ文書蓄積手段に、前記マークアップ文書ファイルを蓄積し、マークアップ文書解析手段によって、前記マークアップ文書ファイルを読み込んで、前記画像を表示させるためのマークアップ文書を構成する構文の要素および属性を解析して、当該マークアップ文書の中から、前記領域およびその重要度をそれぞれ指定するパラメータを抽出する。ここで、マークアップ文書解析手段はブラウザの機能として構成することができる。そして、画像評価装置は、領域重要度蓄積手段に、前記画像における領域およびその重要度をそれぞれ指定するパラメータを当該画像に関連付けて蓄積する。そして、画像評価装置は、顕著性算出手段によって、前記画像を表示させるためのマークアップ文書をレンダリングした画像を所定の画像処理することで当該画像において輝度、色、方位のうちの少なくとも１つの特徴量が周囲よりも目立つ箇所ほど評価が高くなるようにマップ値を算出して割り当てた顕著性マップを作成する。ここで、顕著性マップは、当該画像の全領域についての顕著性を示す。

そして、画像評価装置は、評価値算出手段によって、前記顕著性マップが作成された画像に関連付けて蓄積されている領域およびその重要度をそれぞれ指定するパラメータで指定された領域における前記マップ値から予め定められた演算式により算出された評価値を、当該画像の領域毎に算出する。ここで、評価値は、例えば、当該領域における顕著性マップのマップ値の最大値や、その最大値を含む当該領域におけるマップ値の合計値つまり総和とすることができる。そして、画像評価装置は、評価結果表示手段によって、前記画像の領域毎に算出された評価値を当該領域の前記重要度で重み付けた領域毎の線形和を当該画像についての総合評価値として表示装置に表示させる。ここで、総合評価値は、画像の各領域の視認性を表す指標についての画像全体の重み付き線形和なので、画像のデザインを評価する指標となる。評価値や総合評価値といったこれらの指標を用いることにより、呈示された画像において予めタグで設定された領域の視認性および画像のデザインの良否を実際に視線測定することなく推定することができる。そのため、画像評価装置を利用する制作者によって、画像のデザインと評価とを繰り返し行うことで、デザインの改良を容易に行うことができる。つまり、画像評価装置を利用することで制作者が視認性の評価を短時間でフィードバックできるため、画像評価装置は、制作者が意図する優れた画像を容易にデザインできるように支援することができる。

また、本発明の請求項２に記載の画像評価装置は、請求項１に記載の画像評価装置において、領域重要度指定手段をさらに備えることとした。

かかる構成によれば、画像評価装置は、領域重要度指定手段によって、前記画像を表示させるためのマークアップ文書のレンダリングにより前記表示装置に表示された画像の注目すべき部分を示す注目領域と、当該注目領域に対する重要度とをそれぞれ指定するための指定パラメータの入力を受け付け、前記受け付けたそれぞれの指定パラメータを、当該画像に関連付けて前記領域重要度蓄積手段に格納する。そして、画像評価装置は、評価値算出手段によって、マークアップ文書の中から抽出されたパラメータで指定される領域と、指定パラメータで指定された注目領域とについて評価値を算出する。ここで、領域重要度指定手段は、例えばＧＵＩ（グラフィカル・ユーザ・インタフェース）により、表示画面上の入力操作から、指定パラメータの入力を受け付けることができる。

また、本発明の請求項３に記載の画像評価装置は、請求項１または請求項２に記載の画像評価装置において、前記顕著性算出手段が、変換手段と、顕著性マップ作成手段とを備えることとした。

かかる構成によれば、画像評価装置は、顕著性算出手段において、変換手段によって、前記画像に動画のオブジェクトを含む場合に、この動画における予め定められた区間について当該部分の動画像をフレーム画像に変換する。そして、顕著性算出手段は、顕著性マップ作成手段によって、前記変換されたフレーム画像毎に前記顕著性マップを作成する。これにより、評価の対象である画像として、例えばWebページやデータ放送として表示装置の画面に呈示されるテキストや画像のほか、動画を含む場合にも適用することができる。

また、本発明の請求項４に記載の画像評価装置は、請求項１ないし請求項３のいずれか一項に記載の画像評価装置において、前記評価結果表示手段が、総合評価値算出手段と、マップ重畳手段と、表示制御手段とを備えることとした。

かかる構成によれば、画像評価装置は、評価結果表示手段において、総合評価値算出手段によって、前記画像についての総合評価値を算出する。そして、評価結果表示手段は、マップ重畳手段によって、当該画像について算出された顕著性マップを当該画像に重畳する。そして、評価結果表示手段は、表示制御手段によって、前記画像に重畳された顕著性マップと、前記総合評価値とを前記表示装置に異なるタイミングまたは同時に表示させる。したがって、画像評価装置は、画像に重畳した顕著性マップと総合評価値とを表示装置に表示させることができるので、制作者は、総合評価値が示す画像のデザインを評価する指標を顕著性マップと共に視認することで、デザインの優劣を容易に直感的に把握することができる。

また、本発明の請求項５に記載の画像評価装置は、請求項３に記載の画像評価装置において、前記評価値算出手段が、領域別評価値算出手段と、統計量算出手段とを備えることとした。

かかる構成によれば、画像評価装置は、評価値算出手段において、領域別評価値算出手段によって、動画における予め定められた区間について前記当該部分の動画像から変換されたフレーム画像毎に評価値を算出する。そして、評価値算出手段は、統計量算出手段によって、前記区間内で変換された枚数分のフレーム画像を対象として、前記評価値についての最大値および最小値と、平均と、分散とのうちの少なくとも１つを含む統計量を算出する。したがって、画像評価装置は、画像に動画のオブジェクトを含む場合に、変換されたフレーム画像のすべての枚数の各評価値を対象として、評価値の統計量を画像の領域毎に算出する。この統計量により、制作者は、統計量が示す画像の各領域のデザインの時間変化を容易に把握することができる。

また、本発明の請求項６に記載の情報表示デザイン支援プログラムは、請求項１ないし請求項５のいずれか一項に記載の画像評価装置を動作させる画像評価プログラムであって、前記各手段として機能させるための画像評価プログラムとした。このように構成されることにより、このプログラムをインストールされたコンピュータは、このプログラムに基づいた各機能を実現することができる。

請求項１に記載の発明によれば、画像評価装置は、画面に表示する画像のデザインが記述されたマークアップ文書にて画像中の領域を指定するパラメータと、画像の全領域について算出された顕著性とに基づいて、画像のデザインを評価する指標となる総合評価値を表示装置に表示させる。したがって、画像の中で制作者が意図をもって目立たせたいと望んでいる領域を、マークアップ文書のタグにパラメータで指定することで、制作者が意図する画像をデザインできたか否かを容易に判断することができる。そのため、画像評価装置によれば、制作者が画像のデザインと評価とを繰り返し行うことで、デザインの改良を短期間で容易に行うことができる。これにより、画面に表示される画像のデザインの優劣を評価するための人的負担やコストを軽減して、制作者が意図する優れた画像を容易にデザインできるように支援することができる。

また、請求項２に記載の発明によれば、画像評価装置は、レンダリングにより表示装置に表示された画像において注目領域およびその重要度を指定するための指定パラメータの入力を受け付けて、当該画像に関連付けて記憶する。これにより、制作者は、画面表示される前には予測できずにマークアップ文書に含めなかった画像の領域およびその重要度のパラメータを、画像が画面表示された後に指定することができる。したがって、この画像評価装置によれば、画像のデザインの改良をより短期間で容易に行うことができ、制作者が意図する優れた画像を容易にデザインできるように支援することができる。

また、請求項３に記載の発明によれば、画像評価装置は、動画を含む画像にも適用することができるので、様々なバリエーションの画像のデザインを支援することができる。
また、請求項４または請求項５に記載の発明によれば、制作者は、画像のデザインの優劣や画像のデザイン改良後の変化を容易に把握することができる。
また、請求項６に記載の発明によれば、このプログラムをインストールしたコンピュータは請求項１の画像評価装置と同様の効果を奏することができる。

本発明の実施形態に係る画像評価装置の構成を模式的に示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る画像評価装置に表示されるWebページの例を示す図である。 本発明の実施形態に係る画像評価装置の構成の詳細を模式的に示すサブブロック図である。 本発明の実施形態において図２に示すWebページに用いるソースコードの例を示す図である。 本発明の実施形態に係る画像評価装置による処理結果の表示例を示す図である。 本発明の実施形態に係る画像評価装置の動作を示すフローチャートである。 従来技術の顕著性マップにおける顕著性の説明図であって、（ａ）は顕著性の特徴量が方位である場合、（ｂ）は顕著性の特徴量が色または輝度である場合をそれぞれ示している。

図面を参照して本発明の画像評価装置を実施するための形態について詳細に説明する。
［画像評価装置の概要］
図１に示す画像評価装置１は、１または複数のオブジェクトが表示される画像内の所定の領域別の顕著性を評価するための評価値を算出することで当該画像を評価する装置である。以下では、画像評価装置１は、一例として、HTML（HyperText Markup Language）文書によりデザインされたWebページ（画像）内の領域別の顕著性を評価するための評価値を算出することとして説明する。このようなWebページの一例としてホームページを図２に示す。つまり、画像評価装置１のタスクは、図２に示すホームページ（画像）をデザインする制作者が制作するホームページ（画像）を評価することである。

また、本実施形態の画像評価装置１では、前提として、デザインの対象であるホームページ（以下、ページ画像という）の制作者が、そのホームページ（ページ画像）の画面全体に配置された複数のオブジェクトの中で、閲覧者に特に閲覧して欲しいオブジェクトが画面全体の画像の中で目立って欲しいという制作意図を持っている。そして、制作者の制作意図がよく反映されている画像のデザインを優れたデザインと呼ぶ。そのため、画像評価装置１が算出する評価値や後記する総合評価値は、制作者が所望するページ画像が、制作者による制作意図を反映しているか否かを評価するための指標となっている。これにより、制作者は、画像評価装置１が１つの画面デザイン（ページ画像）から求めた評価値や総合評価値を、自らの判断材料として、デザインを繰り返し改良することで、自らの意図を最も反映したホームページ（ページ画像）の画面を制作することができる。

画像評価装置１は、Webコンテンツの解析、この解析を行うための各種パラメータ（総称して解析パラメータという）の設定、レンダリングされたWebコンテンツの顕著性算出および評価値算出を行うために、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算装置と、メモリやハードディスク等の記憶装置と、外部との間で各種情報の送受信を行うインタフェース装置とを備えて構成される。

つまり、画像評価装置１は、前記したハードウェア資源がプログラムによって制御されることにより実現され、図１に示すように、マークアップ文書作成手段１１と、マークアップ文書蓄積手段１２と、顕著性算出手段１３と、マークアップ文書解析手段１４と、領域重要度指定手段１５と、領域重要度蓄積手段１６と、評価値算出手段１７と、評価結果表示手段１８とを備えている。

また、図１に示す入力装置Ｍは、画像評価装置１に解析パラメータを設定するものであり、例えば、マウス、キーボード、ディスクドライブ装置などから構成される。表示装置Ｄは、Webコンテンツのレンダリング結果および評価結果の表示を行うためのものであり、例えば、液晶ディスプレイ等から構成される。

［ホームページのデザインの構成］
ここで、評価対象とするホームページ（ページ画像）のデザインとして、図２の具体例について説明する。図２に示すページ画像１００は、Webページの主要な構成要素を簡略化して模式的に示したものである。各構成要素により閲覧者に伝達しようとする情報の種類や重みによって、制作側の意図を反映して、各構成要素のタイトル、ページ画像内の領域にある個々の画像の形状、サイズ、配置、色彩等のデザインが、例えば次のように決定されていることとする。以下では、単に画像という場合、デザインの総合評価の対象とするホームページ（ページ画像）全体ではなく、そのホームページ内の個々のオブジェクト画像のことを示すものとする。ここで、個々のオブジェクト画像は、デザインの評価の対象として、総合評価の対象とはしないことにする。なお、総合評価の対象は、ホームページ（ページ画像）全体とする。

ページ画像１００は、画面内を区分した主な領域として、画面上部の横長矩形のメインフレーム１１０と、画面中央のやや左側に配置された矩形の新着エリア１２０と、新着エリア１２０の下側に配置された矩形の報道エリア１３０と、画面各所に多数配置された短冊状のバナー１４０と、画面下側に配置された短冊状のオブジェクト１５０と、画面中央の右側に配置された短冊状のオブジェクト１６０と、を備えている。

メインフレーム１１０は、最も目立つ画面上部の領域である。メインフレーム１１０の内側には、左側に配置されたオブジェクト１１１と、中央に配置された画像と、右側に配置されたオブジェクト１１２および３つのバナー１４０とが含まれている。例えば、中央に配置された画像オブジェクトやバナー１４０は、Flashなどの動画でもよい。

新着エリア１２０には、例えば、オブジェクト１２１のように、このホームページの新着情報の見出しがハイパーリンク等のテキスト文字で表示されている。
報道エリア１３０も同様に、例えば、オブジェクト１３１のように、このホームページの報道発表資料の見出しがハイパーリンク等のテキスト文字で表示されている。
バナー１４０は、広告情報であり、例えば表示領域をクリックすることでリンク先へジャンプしたりするオブジェクトである。なお、バナー１４０については形状以外のデザインを省略した。

オブジェクト１５０は、必要であるが他よりも相対的にあまり目立たせなくないために画面下側に配置したバナーである。
オブジェクト１６０は、閲覧者に特に注目してもらうために他よりも相対的に目立つように画面中央右側にカラフルなデザイン（図示は省略する）で強調して配置したバナーである。

なお、詳細は後記するが、制作者は、このページ画像１００（ホームページ）の出来栄えを評価するために、ページ画像１００上の６つのオブジェクト１１１，１１２，１２１，１３１，１５０，１６０に対しては、ページ画像１００上における当該オブジェクトの占める領域を指定するパラメータ（ＩＤ）の値と、その領域の重要度（重み）のパラメータ（ｗ）の値とを指定する。これら６つのオブジェクトのうち、オブジェクト１１１，１２１，１５０に対しては、このページ画像１００を表示する前にパラメータが指定され、一方、オブジェクト１１２，１６０，１５０の領域に対しては、このページ画像１００を表示した後にパラメータが指定されている。そして、このようにパラメータを指定した後に、画像評価装置１は、このホームページ（Webページ）の総合評価値を算出する。

［画像評価装置の各部の構成］
＜マークアップ文書作成手段＞
マークアップ文書作成手段１１は、ページ画像１００において１または複数のオブジェクトが表示される領域と、当該領域に対する重要度とをパラメータとしてそれぞれ指定し、ページ画像１００を、前記各パラメータを含むHTML（マークアップ言語）で記述したHTMLファイル（マークアップ文書ファイル）を作成するものである。ここで作成されたHTMLファイルは、マークアップ文書蓄積手段１２に出力される。

これらのパラメータは、表示画面（Webページ）を表示させる情報に、領域とその重要度（以下、領域重要度ともいう）を指定するパラメータを加えて記述したソースコードによって設定される。ソースコードは、この画像評価装置１の操作者により入力装置Ｍから入力される。これらのパラメータは、当該Webページを表示する前のソースコードに埋め込まれているため、以下では、埋め込みパラメータと呼称する。一方、本実施形態の画像評価装置１は、当該Webページを表示した後に、領域重要度指定手段１５により同様なパラメータの入力を受け付ける。このように表示後に受け付けるパラメータのことを以下では、指定パラメータと呼称する。

埋め込みパラメータおよび指定パラメータは、制作側の意図を反映したパラメータである。画像評価装置１の操作者は、入力装置Ｍから、領域を指定するためのパラメータ（ＩＤ）の値と、その重要度（重み）を指定するためのパラメータ（ｗ）の値とを入力する。ここでは、埋め込みパラメータおよび指定パラメータで指定する領域を、オブジェクトが表示される領域（オフジェクトと同じ形状の領域）としたが、指定パラメータで指定する領域を、オブジェクトに限定されずに画面の一部の領域（オフジェクトと同じ形状とは限らない領域）としてもよい。なお、各パラメータで指定される領域の個数は特に限定されないが、埋め込みパラメータで指定する領域と、指定パラメータで指定する領域とは異なっており、一方のパラメータで指定された領域を他方のパラメータでは指定しないこととしている。

埋め込みパラメータおよび指定パラメータにおける重要度の決め方は、例えば、その領域やオブジェクトを制作者が閲覧者に注目して欲しい程度に応じて、設定する領域毎の相対値で定めることができる。また、画像評価装置１が、Webページの初期設定のデザイン（１回目にデザインされたページ画像）に対する総合評価値を算出した後にデザインを改良する場合には、Webページの画像の中で改良した領域や改良したオブジェクトのみその重要度を変更することで、デザインの変更が総合評価値へ貢献する度合いを見積もることもできる。なお、デザイン改良の際の指針として、例えば前回の領域毎の評価結果において、重要度が相対的に高くても評価値が相対的に低い領域のデザインを改良するために、重要度が相対的に低くても評価値が相対的に高い領域のデザインを参考にすることができる。

ここで、埋め込みパラメータが指定されたオブジェクトの表示例を図２に示し、該当するHTMLソースコードを図４に示す。図２に示す例では、画面に表示された３つのオブジェクト１１１（ＩＤ：１，ｗ：１．０）、オブジェクト１２１（ＩＤ：２，ｗ：０．８）、オブジェクト１５０（ＩＤ：３，ｗ：０．２）に対して、埋め込みパラメータが指定されている。

このうち、図４（ａ）に示すソースコード２１０は、図２に示すオブジェクト１１１（ＩＤ：１，ｗ：１．０）に対するソースコードである。ソースコード２１０において、符号２１１，２１５は、Ａ要素であって、符号２１１で示す「Ａタグ」の「href属性」を含むタグ（「＜」、「＞」）内には、リンク先のアドレスを示す情報が定義されている。符号２１２〜２１４の各行は、「ＩＭＧタグ」を示す。「ＩＭＧタグ」の符号２１２，２１３は、画像データ（コンテンツ）にて通常指定される一般的な属性を示す。符号２１４は、本実施形態の画像評価装置１において、「ＩＭＧタグ」のタグ（「＜」、「＞」）内に独自の属性として記述した、埋め込みパラメータを示している。埋め込みパラメータは、この場合、図２に示すオブジェクト１１１の領域を識別する情報であるＩＤ＝「１」と、その領域の重要度の値（重み）を示すｗ＝「１．０」とを示している。

また、図４（ｂ）に示すソースコード２２０は、図２に示すオブジェクト１２１（ＩＤ：２，ｗ：０．８）に対するソースコードである。ソースコード２２０において、符号２２１，２２４は、Ａ要素であって、符号２２１で示す「Ａタグ」の「href属性」を含むタグ（「＜」、「＞」）内には、リンク先のアドレスを示す情報が定義されている。符号２２２は、「Ａタグ」のタグ（「＜」、「＞」）内に独自の属性として記述した、埋め込みパラメータを示す情報であって、図２に示すオブジェクト１２１の領域を識別する情報であるＩＤ＝「２」と、その領域の重要度の値（重み）を示すｗ＝「０．８」とを示している。符号２１３は、ハイパーリンクのテキストを示す情報である。

また、図４（ｃ）に示すソースコード２３０は、図２に示すオブジェクト１５０（ＩＤ：３，ｗ：０．２）に対するソースコードである。ソースコード２３０において、符号２３１〜２３５の各行は、図４（ａ）に示すソースコード２１０の符号２１１〜２１５と同様なので説明を適宜省略する。ここで、符号２３４は、「ＩＭＧタグ」のタグ（「＜」、「＞」）内に独自の属性として記述した、埋め込みパラメータを示す情報であって、図２に示すオブジェクト１５０の領域を識別する情報であるＩＤ＝「３」と、その領域の重要度の値（重み）を示すｗ＝「０．２」とを示している。

図１に戻って、画像評価装置１の各部の構成の説明を続ける。
＜マークアップ文書蓄積手段＞
マークアップ文書蓄積手段１２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリやハードディスク等の記憶装置から構成され、HTMLファイルを記憶する。このマークアップ文書蓄積手段１２に蓄積されるHTMLファイルは、顕著性算出手段１３およびマークアップ文書解析手段１４にて利用される。

＜顕著性算出手段＞
顕著性算出手段１３は、HTML文書をレンダリングしたWebページを画像処理することで当該Webページにおいて輝度、色、方位のうちの少なくとも１つの特徴量が周囲よりも目立つ箇所ほど評価が高くなるようにマップ値を算出して割り当てた顕著性マップ（Saliency map）を作成するものである。つまり、顕著性マップでは、周囲よりも目立つ画素ほど値が高い。

本実施形態では、顕著性算出手段１３は、図３に示すように、レンダリング手段１３ａと、変換手段１３ｂと、顕著性マップ作成手段１３ｃとを備えることとした。

レンダリング手段１３ａは、マークアップ文書蓄積手段１２から取得したHTMLファイルを読み込んで、ページ画像を表示させるためのHTML文書をレンダリングしてWebページ（ページ画像）を生成する。ここで生成されたWebページは、変換手段１３ｂと、顕著性マップ作成手段１３ｃと、評価結果表示手段１８に出力される。

変換手段１３ｂは、HTML文書をレンダリングして生成したWebページ（ページ画像）にFlashなどの動画のオブジェクトが埋め込まれている場合に、この動画における予め定められた区間について当該部分の動画像をフレーム画像に変換する。ここで、予め定められた区間とは、動画の開始時刻から終了時刻までの間で制作者が評価したい任意の区間であり、開始から終了までのすべてであっても構わない。例えば、Webページ（ページ画像）の中に１つの動画のオブジェクトがあって、例えば連続した10フレームの区間を評価する場合には、変換手段１３ｂは、当該Webページから、Webページにおいて動画のオブジェクト以外の全領域の静止画部分と動画の１フレーム目とからなる第１のフレーム画像、動画のオブジェクト以外の全領域の静止画部分と動画の２フレーム目とからなる第２のフレーム画像、・・・といった10枚のフレーム画像を生成する。変換された各フレーム画像は、顕著性マップ作成手段１３ｃに出力される。

なお、Webページ（ページ画像）に動画のオブジェクトを含む場合には、例えば、事前に予めその旨を示すフラグ等をHTMLファイルに関連付けて設定しておき、このフラグが有る場合に変換手段１３ｂが変換処理を行うようにしてもよい。あるいは、ページ画像に動画のオブジェクトを含むか否かを判別する判別手段を別に設け、この判別手段の判別結果を変換手段１３ｂに入力する構成としてもよい。判別手段は、顕著性算出手段１３の内外いずれに配置してもよい。

顕著性マップ作成手段１３ｃは、入力画像から、例えば、図５の上側に示すような顕著性マップを作成する。顕著性マップは、当該ページ画像において周囲よりも目立つ箇所を示す。後記するように顕著性マップは公知の方法で作成することができる。
本実施形態では、顕著性マップ作成手段１３ｃは、レンダリング手段１３ａでレンダリングされた画像（静止画）、または、変換手段１３ｂで変換されたフレーム画像を入力として、顕著性マップを作成する。なお、顕著性マップ作成手段１３ｃは、動画を含む場合には、所定区間の変換されたフレーム画像毎に顕著性マップを作成する。作成された顕著性マップ（表示画面全体のマップ値を反映しているマップ）は、評価結果表示手段１８に出力される。

また、顕著性マップ作成手段１３ｃは、このWebページに関連付けて領域重要度蓄積手段１６に記憶されているパラメータを取得し、作成した顕著性マップのうち、取得したパラメータで指定される領域のマップ値（表示画面の一部のマップ値）を評価値算出手段１７に出力する。ここで、領域重要度蓄積手段１６に記憶されているパラメータは、前記した埋め込みパラメータに限定されずに後記する指定パラメータを含んでおり、顕著性算出手段１３は、これらのパラメータで指定される領域のマップ値を出力することとした。なお、顕著性マップ作成手段１３ｃが、評価値算出手段１７に対して表示画面のすべてのマップ値を出力し、かつ、評価値算出手段１７が領域重要度蓄積手段１６に記憶されている領域のパラメータを取得して必要なマップ値を特定して評価値を算出することもできる。

ここで、顕著性マップを作成する方法は、特に限定されるものではなく、例えば、非特許文献３〜５に記載の顕著性マップ算出モデルを用いることができる。一例として、本実施形態の顕著性算出手段１３は、非特許文献３に記載の顕著性マップ算出モデルと同様にして、顕著性マップを作成することとした。

顕著性マップ算出モデルの詳細は非特許文献３に記載されているが、ここでは、その概略について簡単に説明する。
顕著性マップを作成するためには、入力画像として、例えば原画像（１：１＝１：２⁰）と、原画像から縮小された各画像（１：２＝１：２¹ 〜 １：２５６＝１：２⁸）とを合わせた合計９枚の画像を予め準備しておく。ここで、「２」の指数０〜８は画像のスケールを表す。

次に、各画像それぞれに対して、輝度（Intensity）、色（Color）、方位（Orientation）を計算する。そして、入力画像として前記のように精緻な画像と粗雑な画像とを用意して、Center-surroundオペレータ（異なるスケールの画像間の差分）を用いることで、入力画像からマルチスケールの特徴を抽出する。

Center-surroundオペレータにおいて、中心（center）は、スケールｃの画像のピクセルを表し、周辺（surround）は、スケールｓの画像の対応するピクセルを表す。ｓの値とｃの値とは、ｓ＝ｃ＋δの関係を満たしている。ここで、ｃの値は２，３，４のいずれかであり、δの値は３，４のいずれかである。よって、輝度I（ｃ，ｓ）の組み合わせは６である。したがって、輝度Ｉについては、３原色ｒ，ｇ，ｂから６枚の特徴マップ（Feature map）が算出される。

色の特徴量については、３原色ｒ，ｇ，ｂを変換した色チャネルＲ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青），Ｙ（黄）で定義された反対色の組合せとしてＲＧとＢＹの２種類があるので、６×２＝１２の特徴マップが作成される。
方位の特徴量については、例えば８方位（４方向）を示す０°（１８０°），４５°，９０°，１３５°の４種類とする。これにより、６×４の特徴マップが作成される。
つまり、輝度、色、および方位の特徴マップは合計すると４２枚作成される。

次に、６枚の輝度の特徴マップを正規化して重ね合わせすることで、１つの目立度マップ（conspicuity map）が算出される。また、１２枚の色の特徴マップを正規化して重ね合わせすることで１つの目立度マップが算出され、２４枚の方位の特徴マップを正規化して重ね合わせすることで１つの目立度マップが算出される。これら３つの目立度マップを重ね合わせることで、顕著性マップ（Saliency map）が算出される。

このように、顕著性算出手段１３は、非特許文献３に記載の顕著性マップ算出モデルと同様にして、顕著性マップを作成する。これにより、例えば、図５の下側に示すWebページ（ページ画像）において、輝度、色および方位の特徴量が周囲よりも目立っている箇所ほど評価が高くなるようなマップ値が算出され、図５の上側に示すような顕著性マップが作成される。なお、図５については、評価結果表示手段１８と共に説明する。

＜マークアップ文書解析手段＞
マークアップ文書解析手段１４は、マークアップ文書蓄積手段１２から取得したHTMLファイルを読み込んで、ページ画像を表示させるためのHTML文書を構成する構文の要素および属性を解析し、埋め込みパラメータを抽出するものである。本実施形態では、マークアップ文書解析手段１４は、図３に示すように、レンダリング手段１４ａと、パラメータ抽出手段１４ｂとを備えることとした。

レンダリング手段１４ａは、HTML文書を構成する構文の要素および属性を解析することでHTML文書に記載された内容をレンダリングしてWebページを表示装置Ｄに表示させるものである。これにより、Webページをブラウジングすることができる。
パラメータ抽出手段１４ｂは、埋め込みパラメータを抽出するものであって、HTML文書を構成する構文の要素および属性を解析することで、HTML文書を構成する構文においてオブジェクトの内容を表すタグに埋め込まれている、Webページ上の領域およびその重要度をそれぞれ指定するためのパラメータを抽出する。抽出されたパラメータ（埋め込みパラメータ）は、領域重要度蓄積手段１６に出力される。

例えば、図４（ａ）に示すソースコード２１０の場合、パラメータ抽出手段１４ｂは、符号２１２〜２１４の各行に記述されたＩＭＧタグのタグ（「＜」、「＞」）内に独自の属性として記述された“data-priority-object-id”の値を、該当するオブジェクトの領域を指定するパラメータとして抽出すると共に、“data-priority-object-weight”の値を、その重要度を指定するパラメータとして抽出する。
抽出された各埋め込みパラメータ（以下、領域重要度ともいう）は、該当するWebページに関連付けられて領域重要度蓄積手段１６に記憶される。

なお、このマークアップ文書解析手段１４と、後記する領域重要度指定手段１５とを１つのWebブラウザの機能として実現することもできる。また、前記したレンダリング手段１３ａを、別に設けることなくレンダリング手段１４ａと共用してもよい。

＜領域重要度指定手段＞
領域重要度指定手段１５は、Webページ（ページ画像）を表示させるためのHTML文書のレンダリングにより表示装置Ｄに表示されたページ画像の注目すべき部分を示す注目領域を指定するための領域指定値（指定パラメータ）と、当該注目領域に対する重要度を指定するための重要度指定値（指定パラメータ）の入力をＧＵＩにより受け付け、受け付けたそれぞれの指定パラメータを、当該Webページに関連付けて領域重要度蓄積手段１６に格納するものである。これにより、領域重要度蓄積手段１６では、当該ページ画像に関連付けて蓄積されている埋め込みパラメータと共に指定パラメータが蓄積される。つまり、領域重要度蓄積手段１６において、ページ画像に関連付けられているパラメータが追加される。

本実施形態では、領域重要度指定手段１５は、ＧＵＩにより、例えばマウス等の入力装置Ｍを用いた表示画面上の入力操作から、領域重要度（指定パラメータ）の入力を受け付けることとした。ここで、注目領域とは、１つのオブジェクトに完全一致する必要はなく、複数のオブジェクトを含んでもよく、オブジェクトの背景の一部であってもよい。注目領域の形状は、例えば矩形、円形のほか、ＧＵＩで選択可能な形状とすることができる。

ここで、領域重要度（指定パラメータ）が指定されたたオブジェクトの表示例を図２に示す。図２に示す例では、画面に表示された３つのオブジェクト１１２（ＩＤ：４，ｗ：０．５）、オブジェクト１６０（ＩＤ：５，ｗ：０．８）、オブジェクト１３１（ＩＤ：６，ｗ：０．２）に対して、例えばマウスで選択する操作を行って、ページ画像１００に対応付けて重み（重要度ｗ）が指定されている。

＜領域重要度蓄積手段＞
領域重要度蓄積手段１６は、例えば、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリやハードディスク等の記憶装置から構成され、Webページ（ページ画像）に関連付けて埋め込みパラメータや指定パラメータ（追加された領域重要度）を記憶する。この領域重要度蓄積手段１６に蓄積されるパラメータは、顕著性算出手段１３や評価値算出手段１７にて利用される。

＜評価値算出手段＞
評価値算出手段１７は、顕著性マップが作成されたWebページに関連付けて領域重要度蓄積手段１６に蓄積されている領域およびその重要度をそれぞれ指定するパラメータで指定された領域における評価値を、当該ページ画像の領域毎に算出するものである。ここで、領域毎の評価値は、パラメータで指定された領域内のマップ値から予め定められた演算式により算出されたものである。この評価値は、例えば、当該領域におけるマップ値の最大値や、その最大値を含む当該領域におけるマップ値の合計値つまり総和とすることができる。なお、領域毎の評価値は、その領域の視覚情報の視認性を表す指標であればこれらに限るものではない。

本実施形態では、評価値算出手段１７は、図３に示すように、領域別評価値算出手段１７ａと、統計量算出手段１７ｂとを備えることとした。
領域別評価値算出手段１７ａは、顕著性算出手段１３から取得するマップ値を利用して領域毎の評価値（例えばマップ値の最大値または総和）を算出する。なお、領域重要度蓄積手段１６に記憶されているパラメータは、埋め込みパラメータと、指定パラメータとを含んでおり、ここでは、領域別評価値算出手段１７ａは、これらのパラメータで指定される領域のマップ値を利用して評価値を算出することとした。算出された領域毎の評価値は、評価結果表示手段１８に出力される。

また、領域別評価値算出手段１７ａは、算出した領域毎の評価値と、該当するページ画像に関連付けて領域重要度蓄積手段１６に記憶されている当該領域の重要度（重み）とを用いて重み付き計算値も算出する。算出された重み付き計算値は、評価結果表示手段１８に出力される。

さらに、本実施形態では、ページ画像に例えばflash等の動画のオブジェクトを含む場合には、領域別評価値算出手段１７ａは、動画における予め定められた区間についてWebページ（ページ画像）から変換されたフレーム画像毎に評価値を算出する。ページ画像に動画のオブジェクトを含む場合、算出された領域毎の評価値は、評価結果表示手段１８および統計量算出手段１７ｂに出力される。

統計量算出手段１７ｂは、ページ画像に動画のオブジェクトを含む場合に処理を行うものであり、領域別評価値算出手段１７ａにて動画の区間内で変換された枚数分のフレーム画像を対象として、領域毎の評価値について区間内での統計量を算出する。算出された統計量は、評価結果表示手段１８に出力される。ここで、統計量とは、例えば、領域毎の評価値について区間内での最大値および最小値と、それらの平均と、それらの分散とのうちのいずれか１つまたは複数を含むことができる。この統計量算出手段１７ｂにて算出する統計量は、区間ごとの評価値をまとめたものなので、区間中の各領域の時間変化を見ることにより、評価値の相対的な関係から、目立つ領域がどのように変化しているかを評価することが可能になる。

＜評価結果表示手段＞
評価結果表示手段１８は、Webページ（ページ画像）の領域毎に算出された評価値を、当該領域を指定するパラメータで示される重要度で重み付けた領域毎の線形和を当該ページ画像についての総合評価値として表示装置Ｄに表示させるものである。
本実施形態では、評価結果表示手段１８は、図３に示すように、マップ重畳手段１８ａ、総合評価値算出手段１８ｂと、表示制御手段１８ｃとを備えることとした。

マップ重畳手段１８ａは、Webページについて算出された顕著性マップを当該Webページに重畳するものである。
マップ重畳手段１８ａは、顕著性算出手段１３のレンダリング手段１３ａでレンダリングされたWebページに対して、当該Webページについて顕著性マップ作成手段１３ｃで作成された顕著性マップを重畳して表示装置Ｄに表示させるための表示画面（マップ重畳画像）を生成する。生成されたマップ重畳画像は、表示制御手段１８ｃに出力される。

総合評価値算出手段１８ｂは、Webページについての総合評価値を算出するものである。本実施形態では、総合評価値算出手段１８ｂは、領域別評価値算出手段１７ａで算出された領域毎の評価値と、当該領域について領域重要度蓄積手段１６に記憶されている重要度のパラメータとを乗算した結果を、当該Webページの各領域について合計することで総合評価値を算出する。算出された総合評価値は、表示制御手段１８ｃに出力される。

表示制御手段１８ｃは、Webページに重畳された顕著性マップと、総合評価値とを表示装置Ｄに表示させる制御を行うものである。
本実施形態では、表示制御手段１８ｃは、マップ重畳手段１８ａから入力するマップ重畳画像（Webページに重畳された顕著性マップ）と、総合評価値算出手段１８ｂから入力する総合評価値と、を入力装置Ｍ等の外部からの画面切り替え操作情報によって切り替えて表示させるように設定されていることとした。なお、表示装置Ｄの画面の中に、マップ重畳画像とは別に、総合評価値が表示される別ウィンドウを同時に表示させるように設定することもできる。

さらに、本実施形態では、Webページに動画のオブジェクトを含む場合には、評価結果表示手段１８は、統計量算出手段１７ｂから、領域毎の各評価値についての全フレーム分の統計量を取得し、表示装置Ｄに表示させることとした。また、評価結果表示手段１８は、各フレームにおける評価結果（各領域の評価値および総合評価値）の時間変化を表示装置Ｄに順次表示させるようにしてもよい。なお、評価結果表示手段１８は、総合評価値と、ページ画像に重畳された顕著性マップと、領域毎の各評価値についての全フレーム分の統計量とを、それぞれ別の表示モードによって切り替えて異なるタイミングで表示させてもよいし、異なるウィンドウで同時に表示させるようにしてもよい。

ここで、評価結果表示手段１８が算出する総合評価値の具体例について表１を参照して説明する。

表１の１行目には、項目として、「設定値」、「領域別の評価値」、「最大値の重み付き計算値」、「Webページの総合評価値」が記載されている。
このうち、「設定値」は、埋め込みパラメータや指定パラメータを示している。具体的には、領域ＩＤが「１，２，３」の設定値は、埋め込みパラメータの領域およびその領域の重要度をそれぞれ示している。また、領域ＩＤが「４，５，６」の設定値は、領域重要度（指定パラメータ）をそれぞれ示している。

また、表１の１行目の「領域別の評価値」は、視認性の指標として、顕著性マップにおける該当領域内のマップ値の最大値を採用した場合に、領域別評価値算出手段１７ａが算出するデータを示している。
また、表１の１行目の「最大値の重み付き計算値」は、領域別評価値算出手段１７ａにおいて算出したデータを示している。ここで、４列目の計算値は、２列目の重要度と３列目の最大値との積を表している。

また、表１の１行目の「Webページの総合評価値」は、視認性の指標として、顕著性マップにおける該当領域内のマップ値の最大値を採用した場合に、総合評価値算出手段１８ｂが算出する総合評価値を示している。つまり、５列目に示す最大値の重み付き計算値の線形和は、４列目に示す６個の「最大値の重み付き計算値」の線形和を表している。

同様に、領域毎の評価値（視認性の指標）として、顕著性マップにおける該当領域内のマップ値の総和を採用した場合に、領域別評価値算出手段１７ａが算出する「領域別の評価値」および「総和の重み付き計算値」と、総合評価値算出手段１８ｂが算出する「Webページの総合評価値」とを表２に示す。

次に、評価結果表示手段１８が顕著性マップをページ画像に重畳した表示画面の具体例について図５を参照して説明する。図５において上側に顕著性マップを示し、下側にページ画像を示す。この下側のページ画像は、図２に例示したページ画像１００を示している。

ここで、図５の下側に示す「垂直方向」は、図２において縦方向であり、図５の下側に示す「水平方向」は、図２において縦方向である。なお、図５の下側に示す「垂直方向」および「水平方向」の単位はピクセル（解像度）を示す。

また、図５の下側に示す「垂直方向」および「水平方向」に対してそれぞれ直交する方向（図５において上方向）は、顕著性（マップ値）を表している。この例では、顕著性（マップ値）は、０〜１に正規化されている。図５に示すように、顕著性マップは、顕著性が高い箇所が山となって突出している。なお、顕著性の同一値を結んだ線の一例を、図５において下側に配置されたページ画像上に等高線ＣＬとして示した。

［画像評価装置の動作］
次に、画像評価装置１の典型的な動作について図６を参照（適宜図１参照）して説明する。
まず、ステップＳ１にて、ページ画像の制作者は、評価対象となるWebページ（表示画面）をデザインし、各種オブジェクトを実装したHTMLファイルを作成する。このとき、表示画面上において、閲覧者（ユーザ）に注目して欲しい領域（注目領域）に予めパラメータを埋め込む。つまり、画像評価装置１は、マークアップ文書作成手段１１によって、入力装置Ｍを介して入力された画像ファイルやテキスト文字等の入力情報（Webページ、埋め込みパラメータ）を読み込み、入力情報を変換して、各種オブジェクトを実装したHTMLファイルを作成し、マークアップ文書蓄積手段１２に蓄積する。

ステップＳ２にて、画像評価装置１は、マークアップ文書解析手段１４によって、マークアップ文書蓄積手段１２から、評価対象のWebページを記述したHTMLファイルを読み込み、メモリ上に展開する。

ステップＳ３にて、マークアップ文書解析手段１４は、読み込んだHTMLファイルに基づいて、パラメータ抽出手段１４ｂによる処理と、レンダリング手段１４ａによる処理とを行う。このうち、パラメータ抽出手段１４ｂは、評価対象となるWebコンテンツのHTML文書のタグに埋め込まれているパラメータを抽出し、領域重要度蓄積手段１６に格納することで、評価対象となるWebコンテンツについて、解析パラメータ（埋め込みパラメータ）として領域およびその重要度を指定する。

また、このステップＳ３において、レンダリング手段１４ａによって、評価対象となるWebコンテンツのHTML文書をレンダリングすることでWeb画像が表示装置Ｄに表示される。これにより、ページ画像の制作者は、ブラウジングして、必要に応じてＧＵＩにより、表示画面上の所望の領域に対して、手動で任意の形状を領域重要度（指定パラメータ）として指定することで、評価対象となるWebコンテンツについて、解析パラメータ（指定パラメータ）として注目領域およびその重要度も指定する。

そして、ステップＳ４にて、画像評価装置１は、顕著性算出手段１３のレンダリング手段１３ａによって、HTML文書をレンダリングしてWebページを生成する。ここで、WebページにFlashなどの動画のオブジェクトを含む場合（ステップＳ４：Ｙｅｓ）、顕著性算出手段１３は、変換手段１３ｂによって、Webページの表示画面において、評価対象となる動画の区間についてWebページ全体のフレーム画像の集合に変換する（ステップＳ５）。つまり、この動画の時間区間を形成するフレーム毎に、当該部分の動画像をフレーム画像に変換して、評価対象となる時間区間の枚数のフレーム画像の集合を生成する。一方、動画のオブジェクトを含まない場合（ステップＳ４：Ｎｏ）、ステップＳ５をスキップする。

続いて、動画のオブジェクトを含まない場合のWebベージ（ステップＳ４：Ｎｏ）、または、前記したステップＳ５にて変換された各フレーム画像について、以下のステップＳ６〜ステップＳ８に示す処理を行う。

まず、ステップＳ６にて、画像評価装置１は、顕著性マップ作成手段１３ｃによって、Webページの顕著性マップを算出する。ここで、動画のオブジェクトを含む場合には、顕著性マップ作成手段１３ｃは各フレーム画像について顕著性マップを算出する。顕著性マップ作成手段１３ｃは、領域重要度蓄積手段１６から取得した領域重要度を指定するパラメータで示される領域と該当する顕著性マップとに基づいて、前記したステップＳ３で設定された注目領域ごとにその領域に含まれる顕著性（マップ値）を評価値算出手段１７に出力する。

次に、ステップＳ７にて、領域別評価値算出手段１７ａは、取得した領域におけるマップ値を利用して領域ごとにその領域に含まれる顕著性の最大値（または領域内の顕著性の合計である総和）を算出して、当該領域の評価値とすると共に、領域重要度蓄積手段１６から取得した領域の重要度を用いて重み付き計算値を領域毎に算出する。各領域の評価値および重み付き計算値は、評価結果表示手段１８に出力される。

次に、ステップＳ８にて、画像評価装置１は、総合評価値算出手段１８ｂによって、領域の重要度を考慮した領域毎の重み付き計算値について領域毎の線形和を算出し、対象とするWebページの総合評価値とする。

そして、Webページに動画のオブジェクトを含まない場合（ステップＳ９：Ｎｏ）、画像評価装置１は、表示制御手段１８ｃによって、対象Webページの総合評価値を表示装置Ｄに表示させ、処理を終了する。なお、表示制御手段１８ｃは、例えば表示モードを切り替えることで、表示装置Ｄに対象Webページの総合評価値を表示させたり、Webページに重畳された顕著性マップを表示させたりする。

一方、Webページに動画のオブジェクトを含む場合（ステップＳ９：Ｙｅｓ）、表示制御手段１８ｃは、各フレームにおける各領域の評価値および総合評価値の時間変化を表示装置Ｄに表示させる（ステップＳ１０）。また、Webページに動画のオブジェクトを含む場合、統計量算出手段１７ｂは、全フレーム分の各領域における評価値の統計量（最大・最小値、平均、分散など）を算出する（ステップＳ１１）。なお、表示制御手段１８ｃは、例えば表示モードの切り替えによって、表示装置Ｄにフレーム別の評価値および総合評価値を表示させたり、Webページに重畳された顕著性マップを表示させたり、全フレーム分の各領域における評価値の統計量を表示させたりする。

制作者は、画像評価装置１による以上の処理で算出・表示された評価値およびその時間変化から、Webページデザインの問題点を分析し、デザインの改良を行う。
そして、制作者は、この分析結果をフィードバックしてデザインを変更し、再びステップＳ１から同様の処理を画像評価装置１に実行させることで、最も評価のよいデザインを採用することができる。
また、制作したWebページにおいて、アクセス頻度が予想と異なる領域がある場合などに、その阻害要因となっているデザイン要素（オブジェクトの配置や表現方法など）を容易に調べることが可能である。

本実施形態によれば、画像評価装置１は、HTMLファイルに予め埋め込まれた領域およびその重みを指定する埋め込みパラメータ、および、ブラウジングにより指定された指定パラメータと、Webページ全領域について算出された顕著性（マップ値）とに基づいて、Webページのデザインを評価する指標となる総合評価値を表示させることで、Webページ（ページ画像）を評価することができる。したがって、予め制作者が意図をもって目立たせたいと望んでいる領域を、HTMLのタグに埋め込みパラメータで指定したり、表示装置Ｄに表示されたWebページにＧＵＩで指定パラメータを追加したりすることで、制作者が意図するページ画像をデザインできたか否かを容易に判断することができる。これにより、実際に視線を計測することなく人的負担やコストを軽減して、制作者が意図する優れた画像を容易にデザインできるように支援することができる。

以上、実施形態に基づいて本発明を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、前記した画像評価装置１の典型的な動作においては、解析パラメータの指定を、（１）ステップＳ３の段階にてブラウザでレンダリングされて表示されたWeb画像を利用して入力装置Ｍにより手動で任意の形状の領域を指定する、（２）ステップＳ１の段階でコンテンツ制作時にHTMLソースのタグに埋め込んでオブジェクト単位で領域を指定する、の両方を行うこととしたが、（１）の方法だけで指定してもよい。つまり、本実施形態では、画像評価装置１は、領域重要度指定手段１５を備えるものとして説明したが、領域重要度指定手段１５を除いた簡易な構成としてもよい。

また、この典型的な動作に関連する例外的な運用として、（２）の方法だけで解析パラメータを指定してもよい。さらに、この典型的な動作に関連する例外的な運用として、評価対象のページ画像について評価値の算出が必要ではない場合（相対的な顕著性のみが分かればよい場合）には、これらの解析パラメータを設定しなくてもよい。その場合には、制作者は、前記したステップＳ５で算出される顕著性マップ（図５参照）から問題点の分析を行えばよい。

また、本実施形態では、評価対象とする画像を、ホームページ（Webページ）としたが、本発明は、ホームページ以外においても、各種情報を画面に表示させる場合の画面デザインについても適用可能である。例えば、データ放送に適用した場合、HTMLに代えてBML（Broadcast Markup Language）で記述すれば同様な効果を奏することができる。また、マークアップ言語は、他のXML（Extensible Markup Language）で記述してもよい。

また、本発明はコンピュータを画像評価装置１の各手段として機能させるためのプログラムにより実現することができる。このプログラム（画像評価プログラム）は、通信回線を介して配布することも可能であるし、ＤＶＤやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に書き込んで配布することも可能である。

本発明に係る画像評価装置は、例えば、ヒューマンインタフェース、人間工学、視覚情報処理の分野などに利用することができる。

１ 画像評価装置
１１ マークアップ文書作成手段
１２ マークアップ文書蓄積手段
１３ 顕著性算出手段
１３ａ レンダリング手段
１３ｂ 変換手段
１３ｃ 顕著性マップ作成手段
１４ マークアップ文書解析手段
１４ａ レンダリング手段
１４ｂ パラメータ抽出手段
１５ 領域重要度指定手段
１６ 領域重要度蓄積手段
１７ａ 領域別評価値算出手段
１７ｂ 統計量算出手段
１７ 評価値算出手段
１８ 評価結果表示手段
１８ａ マップ重畳手段
１８ｂ 総合評価値算出手段
１８ｃ 表示制御手段
Ｄ 表示装置
Ｍ 入力装置

Claims (6)

1. １または複数のオブジェクトが表示される画像内の所定の領域別の顕著性を評価するための評価値を算出することで当該画像を評価する画像評価装置であって、
   前記画像において１または複数のオブジェクトが表示される領域と、当該領域に対する重要度とをパラメータとしてそれぞれ指定し、当該画像を、前記各パラメータを含むマークアップ言語で記述したマークアップ文書ファイルを作成するマークアップ文書作成手段と、
   前記マークアップ文書ファイルを蓄積するマークアップ文書蓄積手段と、
   前記マークアップ文書ファイルを読み込んで、前記画像を表示させるためのマークアップ文書を構成する構文の要素および属性を解析して、当該マークアップ文書の中から、前記領域およびその重要度をそれぞれ指定するパラメータを抽出するマークアップ文書解析手段と、
   前記画像における領域およびその重要度をそれぞれ指定するパラメータを当該画像に関連付けて蓄積する領域重要度蓄積手段と、
   前記画像を表示させるためのマークアップ文書をレンダリングした画像を所定の画像処理することで当該画像において輝度、色、方位のうちの少なくとも１つの特徴量が周囲よりも目立つ箇所ほど評価が高くなるようにマップ値を算出して割り当てた顕著性マップを作成する顕著性算出手段と、
   前記顕著性マップが作成された画像に関連付けて蓄積されている領域およびその重要度をそれぞれ指定するパラメータで指定された領域における前記マップ値から予め定められた演算式により算出された評価値を、当該画像の領域毎に算出する評価値算出手段と、
   前記画像の領域毎に算出された評価値を当該領域の前記重要度で重み付けた領域毎の線形和を当該画像についての総合評価値として表示装置に表示させる評価結果表示手段と、
   を備えることを特徴とする画像評価装置。
2. 前記画像を表示させるためのマークアップ文書のレンダリングにより前記表示装置に表示された画像の注目すべき部分を示す注目領域と、当該注目領域に対する重要度とをそれぞれ指定するための指定パラメータの入力を受け付け、前記受け付けたそれぞれの指定パラメータを、当該画像に関連付けて前記領域重要度蓄積手段に格納する領域重要度指定手段をさらに備え、
   前記評価値算出手段は、前記マークアップ文書の中から抽出されたパラメータで指定される領域と、前記指定パラメータで指定された注目領域とについて前記評価値を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像評価装置。
3. 前記顕著性算出手段は、
   前記画像に動画のオブジェクトを含む場合に、この動画における予め定められた区間について当該部分の動画像をフレーム画像に変換する変換手段と、
   前記変換されたフレーム画像毎に前記顕著性マップを作成する顕著性マップ作成手段と、
   を備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像評価装置。
4. 前記評価結果表示手段は、
   前記画像についての総合評価値を算出する総合評価値算出手段と、
   当該画像について算出された顕著性マップを当該画像に重畳するマップ重畳手段と、
   前記画像に重畳された顕著性マップと、前記総合評価値とを前記表示装置に異なるタイミングまたは同時に表示させる表示制御手段と、
   を備えることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか一項に記載の画像評価装置。
5. 前記評価値算出手段は、
   動画における予め定められた区間について前記当該部分の動画像から変換されたフレーム画像毎に評価値を算出する領域別評価値算出手段と、
   前記区間内で変換された枚数分のフレーム画像を対象として、前記評価値についての最大値および最小値と、平均と、分散とのうちの少なくとも１つを含む統計量を算出する統計量算出手段と、
   を備えることを特徴とする請求項３に記載の画像評価装置。
6. 請求項１ないし請求項５のいずれか一項に記載の画像評価装置を動作させる画像評価プログラムであって、前記各手段として機能させるための画像評価プログラム。

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